Institut für Programmstrukturen und Datenorganisation

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Fr, 05.09.2014 Herr Michael Kaufmann (Masterthesis) ID: 100114
Spezifikation von Prozesspatterns für Crowd-Computing-Applikationen
Betreuerin: Susanne Putze
Kurzfassung:
Beim Crowd-Computing wird die kollektive Intelligenz einer Personengruppe zur Lösung von Aufgaben eingesetzt, bei denen üblicherweise automatische Verfahren scheitern. Das Anwendungsspektrum im Crowd-Computing ist sehr breit und reicht von einfachen Aufgaben bis zu sehr komplexen und kreativen Aufgaben. Die Abläufe um sogenannte Crowd-Worker in die Lösungen der jeweiligen Aufgaben einzubinden, sind dabei stets nach ähnlichen Mustern aufgebaut. In dieser Masterarbeit wurde versucht Prozesslogik mit Crowd-Computing zu kombinieren, um den Anwender bei der Modellierung von Prozessen für Crowd-Computing-Anwendungen zu unterstützen. Basierend auf einer Literaturrecherche bestehender Anwendungen wurden häufige Teilschritte in den Abläufen aufgezeigt und zusammengefasst. Anschließend wurde die Prozessmodellierungssprache Business Process Model and Notation (BPMN) um Crowd-Computing Task-Typen und Ablaufmuster, die CrowdPatterns, erweitert, die diese Teilschritte widerspiegeln. Außerdem wurden die benötigten Daten der jeweiligen Tasks spezifiziert. Um die Prozessmodellierung von Crowd-Computing-Abläufen mit Hilfe der CrowdPatterns zu evaluieren, wurde ein Benutzerexperiment durchgeführt.
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Fr, 12.09.2014 Herr Jochen Bieler (Diplomarbeit) ID: 100112
Vergleich von Parallelisierungsstrategien für eine echte Audio-Anwendung
Betreuer: Marc Aurel Kiefer
Kurzfassung:
Da mittlerweile in den allermeisten Computer mehrere Prozessoren verbaut werden, muss Software parallelisiert werden, um die maximale Leistung herausholen zu können. Diese Arbeit beschreibt eine Fallstudie über eine Echtzeit-Audio-Anwendung, die durch einen Task-Graphen strukturiert ist. Nach einer tiefgreifenden Analyse der Softwarestruktur und Performance werden zwei alternative Parallelisierungen für den Task-Graphen implementiert und ihre Leistungsdaten vermessen. Die 3 Parallelisierungen werden miteinander verglichen und in Bezug gesetzt zum theoretischen Maximum, welches durch die Echtzeitbedingung gegeben ist. Außerdem werden Möglichkeiten zur weiteren Parallelisierung und Beschleunigung beleuchtet.
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Fr, 19.09.2014 Herr Leo Härdle (Diplomarbeit) ID: 100115
Adaptieren von Implementierungen in der Alice-Rahmenarchitektur
Betreuer: Mathias Landhäußer
Kurzfassung:
Die Arbeit "Programmieren in natürlicher Sprache: Adaptieren von Implementierungen in der Alice-Rahmenarchitektur" beschäftigt sich damit, Methoden innerhalb der Alice-Rahmenarchitektur von einem 3D-Modell auf ein anderes 3D-Modell zu klonen. Es wird ein Verfahren vorgestellt, welches Korrespondenzen zwischen Teilmodellen in Quell- und Zielmodell findet durch Zerteilen der Bezeichner und Synonymersetzung. Mit dieser Methodik ist es gelungen, Methoden inkl. aller benutzten anderen Konstrukte zu klonen für ein anderes Modell unter Zuordnung aller benutzten Teilmodelle.
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Fr, 26.09.2014 Herr Leon Graser (Bachelorthesis) ID: 100119
Prototypische Entwicklung eines sprachunabhängigen Parallelisierungsprozesses
Betreuer: Marc Aurel Kiefer
Kurzfassung:
Eine Steigerung der Leistung von Prozessoren wird aktuell nicht mehr primär durch die Erhöhung der Taktraten erzielt, sondern vor allem durch den Einsatz mehrerer Rechenkerne. Die parallele Nutzung mehrerer Rechenkerne bietet Möglichkeiten für die Beschleunigung von Anwendungen. In dieser Arbeit wird ein Parallelisierungsprozess vorgestellt, der zur Erleichterung und Beschleunigung der Parallelisierung beiträgt. Dieser Prozess agiert in hohem Maß sprachunabhängig, um einen möglichst großen Anwendungs- und Nutzerbereich erreichen zu können.
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